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알타프 후세인 (세종대학교) 파트 유 민 울라 (세종대학교) 이자즈 울 하크 (세종대학교) 이미영 (세종대학교) 백성욱 (세종대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제17권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
49 - 58 (10page)

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Recently, surveillance systems are globally installed for crime prevention by monitoring both private and public places which generate a massive amount of video data. This setup requires human experts to observe and monitor the ongoing activities continuously. To handle this tedious task, an automatic technique workable in real-time for violent activity detection (VAD) is a big challenge. Thus, this paper proposes a three-phase deep learning assisted framework for real-time VAD. In the first phase, a preprocessing step is applied to obtain the salient motion frames from the video data through frame differencing algorithm. These frames are fed into the second phase where a lightweight convolutional neural network (CNN) extracts the most discriminative features. Finally, a CNN model classifies the activity into violent and non-violent scene. In case of violent activity, the activity is reported to notify the nearest security departments and police stations for the prompt action. The proposed method achieves 96% accuracy on the publicly available dataset and outperforms over state-of-the-art methods.

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